Agent.ai.vn

Giấc mơ AI trong giáo dục tan vỡ: LAUSD đối mặt chỉ trích sau thất bại của chatbot Ed

<h2>Giấc mơ AI trong giáo dục tan vỡ: LAUSD đối mặt chỉ trích sau thất bại của chatbot Ed</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><a href='#chatbot-ed'>Chatbot Ed - Niềm hy vọng vụt tắt</a></li>
  <li><a href='#loi-he-thong'>Lỗi hệ thống và lãng phí ngân sách</a></li>
  <li><a href='#lo-ngai-rieng-tu'>Lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu</a></li>
  <li><a href='#giai-phap'>Giải pháp thay thế và hướng đi tương lai</a></li>
</ol>

<h3 id='chatbot-ed'>Chatbot Ed - Niềm hy vọng vụt tắt</h3>

<p>Hệ thống trường học Los Angeles (LAUSD) đang đối mặt với làn sóng chỉ trích dữ dội sau khi dự án chatbot trí tuệ nhân tạo (AI) mang tên Ed trị giá 6 triệu USD sụp đổ chỉ sau vài tháng hoạt động.</p>

<p>Với tham vọng tiên phong trong việc ứng dụng công nghệ AI vào giáo dục, LAUSD đã giới thiệu Ed - một chatbot được thiết kế để cung cấp thông tin học tập và hỗ trợ phụ huynh, học sinh một cách tự động. Tuy nhiên, dự án đầy hứa hẹn này đã nhanh chóng đi vào ngõ cụt khi công ty phát triển AllHere gặp khó khăn về tài chính, buộc phải sa thải nhân viên và CEO phải từ chức.</p>

<h3 id='loi-he-thong'>Lỗi hệ thống và lãng phí ngân sách</h3>

<p>Sự cố này khiến LAUSD phải tạm dừng hoạt động của Ed do không có nhân sự giám sát, đồng thời đối mặt với khoản ngân sách 3 triệu USD đã chi trả cho AllHere. Dù cam kết sẽ khôi phục chatbot, nhưng LAUSD vẫn chưa đưa ra được mốc thời gian cụ thể.</p>

<h3 id='lo-ngai-rieng-tu'>Lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu</h3>

<p>Bên cạnh vấn đề lãng phí ngân sách, sự cố của Ed còn làm dấy lên lo ngại về nguy cơ rò rỉ dữ liệu học sinh. Văn phòng Tổng Thanh tra LAUSD hiện đang tiến hành điều tra các cáo buộc vi phạm quyền riêng tư dữ liệu của AllHere.</p>

<p>Nhiều giáo viên, phụ huynh và nhân viên LAUSD bày tỏ lo ngại về việc dữ liệu cá nhân của học sinh có thể đã bị xâm phạm. Họ cho rằng LAUSD đã quá vội vàng trong việc triển khai hệ thống AI mà chưa đánh giá kỹ lưỡng các rủi ro tiềm ẩn.</p>

<h3 id='giai-phap'>Giải pháp thay thế và hướng đi tương lai</h3>

<p>Mặc dù gặp thất bại với Ed, LAUSD vẫn khẳng định sẽ tiếp tục tìm kiếm các giải pháp ứng dụng AI trong giáo dục. Thay vì tập trung vào chatbot, LAUSD sẽ ưu tiên phát triển các công cụ AI hỗ trợ giáo viên trong việc phân tích dữ liệu học tập và cá nhân hóa chương trình giảng dạy.</p>

<p>Tuy nhiên, bài học từ Ed cho thấy LAUSD cần thận trọng hơn trong việc lựa chọn đối tác công nghệ và triển khai các dự án AI. Việc đặt nặng tính hiệu quả và an toàn thông tin cần được ưu tiên hơn mục tiêu trở thành đơn vị tiên phong trong lĩnh vực công nghệ giáo dục.</p>

Giấc mơ AI trong giáo dục tan vỡ: LAUSD đối mặt chỉ trích sau thất bại của chatbot Ed

Giấc mơ AI trong giáo dục tan vỡ: LAUSD đối mặt chỉ trích sau thất bại của chatbot Ed Mục lục Chatbot Ed - Niềm hy vọng vụt tắt Lỗ...

tháng 7 30, 2024

Snowflake Hợp Tác Cùng Meta Tối Ưu Hóa Dòng Mô Hình Mới Trong Snowflake Cortex AI

<h2>Snowflake Hợp Tác Cùng Meta Tối Ưu Hóa Dòng Mô Hình Mới Trong Snowflake Cortex AI</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><a href='#section1'>Snowflake và Meta: Hợp tác mang tính đột phá</a></li>
  <li><a href='#section2'>Llama 3.1 405B: Sức mạnh vượt trội</a></li>
  <li><a href='#section3'>Tối ưu hóa cho hiệu suất tối đa</a></li>
  <li><a href='#section4'>Cam kết với nguồn mở và cộng đồng</a></li>
  <li><a href='#section5'>Lợi ích cho doanh nghiệp</a></li>
  <li><a href='#section6'>Lời kết</a></li>
</ol>

<h3 id='section1'>Snowflake và Meta: Hợp tác mang tính đột phá</h3>
<p>Snowflake đã công bố hợp tác với Meta để triển khai bộ sưu tập mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Llama 3.1 đa ngôn ngữ, mã nguồn mở trong Snowflake Cortex AI. Sự kết hợp này nhằm mục đích trao quyền cho các tổ chức khai thác và xây dựng các ứng dụng AI mạnh mẽ trên quy mô lớn.</p>

<h3 id='section2'>Llama 3.1 405B: Sức mạnh vượt trội</h3>
<p>Dẫn đầu trong bộ sưu tập này là Llama 3.1 405B, LLM mã nguồn mở lớn nhất của Meta. Snowflake đã phát triển và mã nguồn mở hệ thống suy luận cho phép suy luận thông lượng cao, thời gian thực, đồng thời tiếp tục dân chủ hóa các ứng dụng xử lý và tạo ngôn ngữ tự nhiên.</p>

<h3 id='section3'>Tối ưu hóa cho hiệu suất tối đa</h3>
<p>Nhóm nghiên cứu AI của Snowflake đã tối ưu hóa Llama 3.1 405B cho cả suy luận và tinh chỉnh. Nó hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 128K, đồng thời cho phép suy luận thời gian thực với độ trễ đầu cuối thấp hơn tới ba lần và thông lượng cao hơn 1,4 lần so với các giải pháp mã nguồn mở hiện có. Điều này hứa hẹn sẽ cho phép tinh chỉnh mô hình chỉ bằng một nút GPU duy nhất - loại bỏ chi phí và sự phức tạp cho các nhà phát triển và người dùng trong Cortex AI.</p>

<h3 id='section4'>Cam kết với nguồn mở và cộng đồng</h3>
<p>Cùng với việc ra mắt Llama 3.1 405B, Nhóm nghiên cứu AI của Snowflake hiện đang mã nguồn mở Hệ thống tối ưu hóa tinh chỉnh và suy luận LLM của mình với sự hợp tác của DeepSpeed, Hugging Face, vLLM và cộng đồng AI rộng lớn hơn.</p>

<h3 id='section5'>Lợi ích cho doanh nghiệp</h3>
<p>Kevin Niparko, Phó chủ tịch chiến lược sản phẩm và công nghệ của Twilio Segment, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc truy cập dữ liệu phù hợp để tạo thông điệp phù hợp cho đúng đối tượng vào đúng thời điểm. Snowflake Cortex AI trao quyền cho khách hàng tạo thông tin chi tiết thông minh do AI điều khiển và dễ dàng kích hoạt chúng trong các công cụ.</p>
<p>Matthew Scullion, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Matillion, nhận xét rằng việc bổ sung Llama 3.1 mang đến cho nhóm của họ và người dùng nhiều lựa chọn hơn nữa để truy cập các mô hình ngôn ngữ lớn phù hợp nhất với các trường hợp sử dụng và luôn đi đầu trong đổi mới AI.</p>

<h3 id='section6'>Lời kết</h3>
<p>Sự hợp tác giữa Snowflake và Meta đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc làm cho AI trở nên dễ tiếp cận và mạnh mẽ hơn cho các doanh nghiệp. Với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến và cam kết với nguồn mở, Llama 3.1 trong Snowflake Cortex AI hứa hẹn sẽ cách mạng hóa cách các tổ chức khai thác dữ liệu và thúc đẩy đổi mới.</p>

Snowflake Hợp Tác Cùng Meta Tối Ưu Hóa Dòng Mô Hình Mới Trong Snowflake Cortex AI

Snowflake Hợp Tác Cùng Meta Tối Ưu Hóa Dòng Mô Hình Mới Trong Snowflake Cortex AI Mục lục Snowflake và Meta: Hợp tác mang tính đột ph...

tháng 7 30, 2024

Chatbot AI: Công cụ Tăng Trưởng Doanh Thu Mới Cho Thương Mại Điện Tử

<h2>Chatbot AI: Công cụ Tăng Trưởng Doanh Thu Mới Cho Thương Mại Điện Tử</h2>

<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
  <li><strong>Sự trỗi dậy của chatbot AI</strong></li>
  <li><strong>Nâng tầm hiệu quả với thế hệ chatbot mới</strong></li>
  <li><strong>Các bước tạo chatbot AI hiệu quả cho dịch vụ khách hàng</strong>
    <ul>
      <li>Xác định mục tiêu</li>
      <li>Huấn luyện với dữ liệu chất lượng</li>
      <li>Sử dụng dữ liệu và phân tích</li>
      <li>Hiểu rõ giá trị gia tăng của con người</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Tận dụng chatbot tiên tiến trong bối cảnh thương mại điện tử</strong></li>
</ol>

<hr>

<p>Các nhà bán lẻ trực tuyến đang không ngừng tìm kiếm những chiến thuật tiếp thị năng động để thu hút và giữ chân khách hàng trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt. Chatbot, với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI), nổi lên như một giải pháp đột phá, vượt xa chức năng dịch vụ khách hàng cơ bản. Vậy chatbot AI thực sự có khả năng thúc đẩy doanh số bán hàng hay không? Và làm thế nào để triển khai chúng hiệu quả cùng với đội ngũ nhân viên?</p>

<h3>1. Sự trỗi dậy của chatbot AI</h3>

<p>Chatbot AI đã cách mạng hóa trải nghiệm khách hàng ở mọi giai đoạn trong kênh bán hàng. Cung cấp dịch vụ hỗ trợ 24/7, tương tác cá nhân hóa và khả năng giải quyết vấn đề hiệu quả, chatbot xử lý các yêu cầu đa dạng từ khách hàng như giải đáp thắc mắc, xử lý đơn đặt hàng, tùy chỉnh ưu đãi và quản lý trả hàng. Đặc biệt, chatbot có thể xử lý đồng thời lượng lớn yêu cầu mà không ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ - một lợi thế lớn cho các doanh nghiệp nhỏ.</p>

<p>Khảo sát của MIT Technology Review cho thấy gần 90% doanh nghiệp ghi nhận sự cải thiện đáng kể về tốc độ giải quyết khiếu nại nhờ chatbot. Sự hài lòng của khách hàng gia tăng từ đó góp phần nâng cao hiệu suất doanh thu và giá trị vòng đời khách hàng.</p>

<h3>2. Nâng tầm hiệu quả với thế hệ chatbot mới</h3>

<p>Trong bối cảnh kỳ vọng của khách hàng ngày càng tăng cao, việc tận dụng chatbot để nâng cao trải nghiệm khách hàng là vô cùng quan trọng. Các mô hình AI tạo sinh, chẳng hạn như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đã thay đổi cách thức chatbot được đào tạo để phản ánh cá tính và giọng điệu thương hiệu. Bằng cách kết hợp hướng dẫn, sắc thái và ngôn ngữ đặc trưng của thương hiệu, chatbot mang đến trải nghiệm liền mạch và chân thực trên tất cả các kênh kỹ thuật số.</p>

<p>Ví dụ, chatbot AI của H&M trên website đã giảm thời gian phản hồi lên đến 70% so với nhân viên. Chatbot hỗ trợ người mua hàng tìm kiếm sản phẩm, giải đáp câu hỏi thường gặp và hỗ trợ đặt hàng, mang đến trải nghiệm đơn giản và hài lòng hơn cho khách hàng đồng thời giảm đáng kể gánh nặng cho đội ngũ dịch vụ.</p>

<h3>3. Các bước tạo chatbot AI hiệu quả cho dịch vụ khách hàng</h3>

<p>Để phát triển chatbot AI hiệu quả, cần thực hiện một số bước quan trọng:</p>

<ul>
  <li><strong>Xác định mục tiêu:</strong> Mục tiêu chính là giải đáp thắc mắc của khách hàng một cách hiệu quả, đồng thời giảm khối lượng công việc.</li>
  <li><strong>Huấn luyện với dữ liệu chất lượng:</strong> Thu thập dữ liệu giá trị từ các tương tác của khách hàng và nhân viên trên nhiều kênh khác nhau, cũng như từ khảo sát và phản hồi.</li>
  <li><strong>Sử dụng dữ liệu và phân tích:</strong> Sử dụng dữ liệu và phân tích, chẳng hạn như số lượng cuộc trò chuyện, thời gian phản hồi trung bình, mức độ tương tác của người dùng và tỷ lệ hoàn thành cuộc trò chuyện, để tối ưu hóa hiệu suất chatbot.</li>
  <li><strong>Hiểu rõ giá trị gia tăng của con người:</strong> Xác định rõ ràng các trường hợp cần sự can thiệp của con người, đặc biệt là đối với các giao dịch giá trị cao, khách hàng quan trọng hoặc yêu cầu phức tạp.</li>
</ul>

<h3>4. Tận dụng chatbot tiên tiến trong bối cảnh thương mại điện tử</h3>

<p>Chatbot AI thế hệ mới có tiềm năng thay đổi trải nghiệm khách hàng trong thương mại điện tử. Chúng có thể chuyển đổi từ trung tâm chi phí sang công cụ tạo doanh thu. Trong thị trường cạnh tranh, các thương hiệu và nhà bán lẻ tận dụng công nghệ AI tiên tiến có thể đảm bảo khả năng phục vụ 24/7, tương tác cá nhân hóa và giải quyết truy vấn hiệu quả, từ đó nâng cao sự hài lòng và trung thành của khách hàng. Việc nắm bắt chatbot tiên tiến mang đến cơ hội đáng kể để các doanh nghiệp thương mại điện tử dẫn đầu trong thị trường kỹ thuật số đang phát triển nhanh chóng.</p>

Chatbot AI: Công cụ Tăng Trưởng Doanh Thu Mới Cho Thương Mại Điện Tử

Chatbot AI: Công cụ Tăng Trưởng Doanh Thu Mới Cho Thương Mại Điện Tử Mục lục Sự trỗi dậy của chatbot AI Nâng tầm hiệu quả với thế ...

tháng 7 30, 2024

GPT-4o Mini Vượt Mặt Claude 3.5 Sonnet trên LMSys: Bí Mật Nằm Ở Đâu?

## GPT-4o Mini Vượt Mặt Claude 3.5 Sonnet trên LMSys: Bí Mật Nằm Ở Đâu?

**Mục lục**

1. **Bảng so sánh trực tiếp GPT-4o Mini và Claude 3.5 Sonnet**
2. **Điểm mạnh then chốt của GPT-4o Mini**
    * **Tỷ lệ từ chối thấp:** Luôn sẵn sàng trả lời.
    * **Độ dài phản hồi:** Cung cấp thông tin chi tiết và đầy đủ.
    * **Định dạng và trình bày:** Dễ đọc, dễ hiểu và thu hút hơn.
3. **Khả năng đánh giá của người dùng LMSys**
4. **Kết luận**

**Bảng so sánh trực tiếp GPT-4o Mini và Claude 3.5 Sonnet**

| Tiêu chí | GPT-4o Mini | Claude 3.5 Sonnet |
|---|---|---|
| Tỷ lệ từ chối | Thấp | Cao hơn |
| Độ dài phản hồi | Dài, chi tiết | Ngắn gọn |
| Định dạng & Trình bày | Rõ ràng, thu hút | Tối giản |

Gần đây, cộng đồng AI xôn xao bàn tán về kết quả bất ngờ từ đấu trường chatbot LMSys. GPT-4o Mini, tân binh trong làng AI, đã xuất sắc vượt qua đàn anh Claude 3.5 Sonnet - mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) từng được ca ngợi là thông minh nhất.

Để làm rõ kết quả này, LMSys đã công bố 1000 câu hỏi từ người dùng, qua đó so sánh câu trả lời của GPT-4o Mini với Claude 3.5 Sonnet và các LLM khác. Bài viết này sẽ phân tích những yếu tố then chốt giúp GPT-4o Mini giành chiến thắng.

**Điểm mạnh then chốt của GPT-4o Mini**

* **Tỷ lệ từ chối thấp:**  Khác với Claude 3.5 Sonnet đôi khi từ chối trả lời, GPT-4o Mini luôn sẵn sàng đối mặt với mọi câu hỏi, dù phức tạp hay kỳ lạ. Điều này đáp ứng nhu cầu của người dùng mong muốn một LLM hợp tác.
* **Độ dài phản hồi:** GPT-4o Mini thường đưa ra câu trả lời chi tiết và đầy đủ hơn Claude 3.5 Sonnet. Trong khi Claude 3.5 Sonnet chú trọng vào sự ngắn gọn, GPT-4o Mini lại cung cấp thông tin chi tiết, phù hợp với người dùng cần tìm hiểu sâu về một chủ đề.
* **Định dạng và trình bày:** GPT-4o Mini thể hiện sự vượt trội trong việc định dạng và trình bày câu trả lời. Việc sử dụng tiêu đề, cỡ chữ đa dạng, chữ in đậm và khoảng trắng hợp lý giúp câu trả lời của GPT-4o Mini dễ đọc, dễ hiểu và thu hút hơn hẳn so với phong cách tối giản của Claude 3.5 Sonnet.

**Khả năng đánh giá của người dùng LMSys**

Nhiều người cho rằng người dùng thông thường không đủ khả năng đánh giá tính chính xác của LLM. Tuy nhiên, điều này không đúng với LMSys. Phần lớn người dùng đặt câu hỏi mà họ có thể tự đánh giá, và câu trả lời chiến thắng của GPT-4o Mini thường vượt trội hơn ở ít nhất một khía cạnh quan trọng liên quan đến câu hỏi.

**Kết luận**

GPT-4o Mini giành chiến thắng trên LMSys nhờ tỷ lệ từ chối thấp, câu trả lời dài và chi tiết, cùng định dạng và trình bày thu hút. Những yếu tố này đáp ứng nhu cầu của người dùng LMSys, những người ưu tiên khả năng đọc hiểu, thông tin đầy đủ và sự hợp tác từ LLM. Tuy nhiên, cuộc đua giành vị trí dẫn đầu trên các nền tảng như LMSys sẽ ngày càng khốc liệt, đòi hỏi các LLM phải liên tục cập nhật và cải tiến.

GPT-4o Mini Vượt Mặt Claude 3.5 Sonnet trên LMSys: Bí Mật Nằm Ở Đâu?

## GPT-4o Mini Vượt Mặt Claude 3.5 Sonnet trên LMSys: Bí Mật Nằm Ở Đâu? **Mục lục** 1. **Bảng so sánh trực tiếp GPT-4o Mini và Claude 3.5...

tháng 7 30, 2024

Trí tuệ nhân tạo và lòng trắc ẩn trong y học: Liệu chatbot có thể thay thế sự đồng cảm của con người?

<h2>Trí tuệ nhân tạo và lòng trắc ẩn trong y học: Liệu chatbot có thể thay thế sự đồng cảm của con người?</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><a href='#thach-thuc-ai'>Thử thách AI với những tình huống y khoa đầy thách thức</a></li>
  <li><a href='#vai-tro-ai'>Vai trò của AI trong hỗ trợ sức khỏe tâm thần</a></li>
  <li><a href='#nang-cao-chan-doan'>Nâng cao khả năng chẩn đoán và can thiệp sớm</a></li>
  <li><a href='#dao-tao-bac-si'>Đào tạo bác sĩ với mô phỏng AI</a></li>
  <li><a href='#loi-khuyen'>Lời khuyên cho việc sử dụng ChatGPT trong chăm sóc bệnh nhân</a></li>
</ol>

<p>Công nghệ ngày càng phát triển, nhưng liệu máy móc có thể thay thế được sự đồng cảm và giao tiếp tinh tế của con người, đặc biệt là trong lĩnh vực y tế đầy nhạy cảm? Bác sĩ Jonathan H. Chen, một nhà khoa học máy tính, đã quyết định tìm hiểu câu trả lời bằng cách thử thách chatbot AI với những tình huống y tế đầy thử thách về mặt cảm xúc.</p>

<h3 id='thach-thuc-ai'>1. Thử thách AI với những tình huống y khoa đầy thách thức</h3>

<p>Một trong những tình huống được bác sĩ Chen sử dụng là việc đặt ống thông dạ dày cho bệnh nhân mất trí nhớ giai đoạn cuối. Đây là quyết định khó khăn, đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng về mặt y đức và cảm xúc của người nhà bệnh nhân. Trong thử nghiệm, chatbot AI đóng vai trò là bác sĩ, còn bác sĩ Chen đóng vai người nhà bệnh nhân để đánh giá khả năng xử lý tình huống của AI.</p>

<h3 id='vai-tro-ai'>2. Vai trò của AI trong hỗ trợ sức khỏe tâm thần</h3>

<p>Trải nghiệm của bác sĩ Chen cho thấy AI có tiềm năng hỗ trợ đắc lực trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe tâm thần. Theo chuyên gia Tina Hernandez-Boussard, nhu cầu về dịch vụ sức khỏe tâm thần đang ngày càng tăng cao trong khi nguồn lực còn hạn chế. Chatbot AI có thể cung cấp hỗ trợ tức thì, là cứu cánh cho những bệnh nhân cần được giúp đỡ ngay lập tức, đặc biệt là vào ban đêm khi ít có chuyên gia tâm lý trực tuyến.</p>

<h3 id='nang-cao-chan-doan'>3. Nâng cao khả năng chẩn đoán và can thiệp sớm</h3>

<p>AI còn có khả năng phân tích dữ liệu bệnh án điện tử, từ đó phát hiện sớm các dấu hiệu của bệnh trầm cảm và ý định tự tử. Nghiên cứu của bác sĩ Chen cho thấy hệ thống học máy do ông phát triển có thể xác định nhanh chóng các tin nhắn khẩn cấp, rút ngắn thời gian phản hồi từ 9 tiếng xuống chỉ còn 8-13 phút. Điều này cho phép các chuyên gia can thiệp kịp thời, ngăn chặn những hậu quả đáng tiếc.</p>

<h3 id='dao-tao-bac-si'>4. Đào tạo bác sĩ với mô phỏng AI</h3>

<p>Cả bác sĩ Chen và Hernandez-Boussard đều nhận thấy tiềm năng của AI trong việc đào tạo bác sĩ. Tương tác giữa người và máy tính có thể được sử dụng như một nền tảng đào tạo, giúp bác sĩ rèn luyện khả năng đồng cảm và xử lý các tình huống khó khăn.</p>

<h3 id='loi-khuyen'>5. Lời khuyên cho việc sử dụng ChatGPT trong chăm sóc bệnh nhân</h3>

<p>Bác sĩ Chen cũng đưa ra một số khuyến nghị khi sử dụng AI trong chăm sóc bệnh nhân, bao gồm:</p>

<ul>
  <li>Luôn ghi nhớ con người là nguồn lực quý giá nhất trong hệ thống y tế.</li>
  <li>Sử dụng AI để tự động hóa các công việc giấy tờ, giải phóng thời gian cho bác sĩ tập trung vào chăm sóc bệnh nhân.</li>
  <li>Thường xuyên kiểm tra, đánh giá hệ thống AI để đảm bảo tính an toàn, tin cậy và khả năng cung cấp dịch vụ tư vấn, chăm sóc y tế tốt nhất.</li>
</ul>

<p>Mặc dù có nhiều ứng dụng đầy hứa hẹn, cả bác sĩ Chen và Hernandez-Boussard đều nhấn mạnh tầm quan trọng của con người trong quy trình chăm sóc sức khỏe. Sự kết hợp giữa AI và con người sẽ là chìa khóa cho một hệ thống y tế hiệu quả và nhân văn hơn trong tương lai.</p>

Trí tuệ nhân tạo và lòng trắc ẩn trong y học: Liệu chatbot có thể thay thế sự đồng cảm của con người?

Trí tuệ nhân tạo và lòng trắc ẩn trong y học: Liệu chatbot có thể thay thế sự đồng cảm của con người? Mục lục Thử thách AI với những ...

tháng 7 30, 2024

Grok Mở Rộng Khả Năng Phân Tích Với Tính Năng Xử Lý Tệp Văn Bản

<h3>Mục Lục</h3>
<ul>
  <li>Giới Thiệu</li>
  <li>Hạn Chế Hiện Tại</li>
  <li>Tiềm Năng Phát Triển</li>
  <li>Kết Luận</li>
</ul>

<h3>Giới Thiệu</h3>
<p>Grok đang trên đà phát triển vượt bậc với khả năng phân tích tệp văn bản mới.  Người dùng hiện đã có thể tải lên các tệp văn bản trực tiếp lên phiên bản Grok độc lập. Điều này cho phép Grok phân tích, hiểu nội dung và đưa ra câu trả lời chính xác dựa trên thông tin được cung cấp. Trước đây, Grok chỉ hỗ trợ tải lên hình ảnh, và phiên bản Grok trên nền tảng X vẫn giới hạn ở định dạng này.</p>

<h3>Hạn Chế Hiện Tại</h3>
<p>Hiện tại, tính năng này mới chỉ hỗ trợ tệp văn bản có đuôi .TXT. Người dùng chưa thể tải lên các tệp văn bản với định dạng khác.</p>

<h3>Tiềm Năng Phát Triển</h3>
<p>Tính năng phân tích tệp văn bản là một bổ sung đáng chú ý cho Grok Vision. Trong tương lai, Grok có thể tận dụng khả năng này để nâng cao chế độ lập trình. Ví dụ, người dùng có thể tải lên trực tiếp tệp mã nguồn lên phiên bản Grok độc lập. </p>
<p>Tuy nhiên, tất cả những tính năng này vẫn đang trong quá trình phát triển và ẩn sau các flag tính năng. Chưa rõ khi nào chúng sẽ được phát hành chính thức, mặc dù tính năng tải lên hình ảnh dường như đã hoạt động trên phiên bản X. Có thể chúng ta sẽ được trải nghiệm những tính năng mới này vào khoảng tháng 8.</p>

<h3>Kết Luận</h3>
<p>Việc Grok bổ sung khả năng phân tích tệp văn bản hứa hẹn mở ra nhiều tiềm năng phát triển mới cho công cụ này. Chúng ta cùng chờ đón những cập nhật tiếp theo từ Grok trong thời gian tới.</p>

Grok Mở Rộng Khả Năng Phân Tích Với Tính Năng Xử Lý Tệp Văn Bản

Grok Mở Rộng Khả Năng Phân Tích Với Tính Năng Xử Lý Tệp Văn Bản Mục Lục Giới Thiệu Hạn Chế Hiện Tại Tiềm Năng Phát Triển Kết...

tháng 7 30, 2024

Giấc mơ AI trong giáo dục tan vỡ: LAUSD đối mặt chỉ trích sau thất bại của chatbot Ed

Snowflake Hợp Tác Cùng Meta Tối Ưu Hóa Dòng Mô Hình Mới Trong Snowflake Cortex AI

Chatbot AI: Công cụ Tăng Trưởng Doanh Thu Mới Cho Thương Mại Điện Tử

GPT-4o Mini Vượt Mặt Claude 3.5 Sonnet trên LMSys: Bí Mật Nằm Ở Đâu?

Trí tuệ nhân tạo và lòng trắc ẩn trong y học: Liệu chatbot có thể thay thế sự đồng cảm của con người?

Grok Mở Rộng Khả Năng Phân Tích Với Tính Năng Xử Lý Tệp Văn Bản

Bài đăng phổ biến

Labels